Transdisciplinary Systems Engineering (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing AG, Cham, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
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Paperback. This book explores the ways that disciplinary convergence and technological advance are transforming systems engineering to address gaps in complex systems engineering: Transdisciplinary Systems Engineering (TSE). TSE reaches beyond traditional disciplines to find connectionsand this book examines a range of new methods from across such disparate areas of scholarship as computer science, social science, human studies, and systems design to reveal patterns, efficiencies, affordances, and pathways to intuitive design. Organized to serve multiple constituencies, the book stands as an ideal textbook supplement for graduate courses in systems engineering, a reference text for program managers and practicing engineers in all industries, and a primary source for researchers engaged in multidisciplinary research in systems engineering and design. This book explores the ways that disciplinary convergence and technological advance are transforming systems engineering to address gaps in complex systems engineering: Transdisciplinary Systems Engineering (TSE). Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9783319872506
- Titolo
- Transdisciplinary Systems Engineering (Paperback)
- Autore
- Azad M. Madni
- Editore
- Springer International Publishing AG, Cham
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319872508
- ISBN 13
- 9783319872506
This book explores the ways that disciplinary convergence and technological advance are transforming systems engineering to address gaps in complex systems engineering: Transdisciplinary Systems Engineering (TSE). TSE reaches beyond traditional disciplines to find connections―and this book examines a range of new methods from across such disparate areas of scholarship as computer science, social science, human studies, and systems design to reveal patterns, efficiencies, affordances, and pathways to intuitive design. Organized to serve multiple constituencies, the book stands as an ideal textbook supplement for graduate courses in systems engineering, a reference text for program managers and practicing engineers in all industries, and a primary source for researchers engaged in multidisciplinary research in systems engineering and design.
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Informazioni sull’autore
Dr. Azad Madni is the Executive Director of University of Southern California’s flagship program in Systems Architecting and Engineering, and a Professor in USC’s Viterbi School of Engineering, with courtesy appointments in the schools of medicine and education. He is the founder and CEO of Intelligent Systems Technology Inc., a high-tech R&D company specializing in cross-disciplinary approaches to complex systems engineering. He received his BS, MS, and PhD degrees in Engineering from UCLA. His research in intelligent systems, complex systems engineering, and human-technology integration has been sponsored by several government research agencies in DOD, DHS, DOE, DOC, and NASA, as well as aerospace and automotive companies. He has received several prestigious awards and honors from professional engineering societies, industry, and academia including the 2011 INCOSE Pioneer Award and 2016 Lifetime Achievement Award and Visionary Systems Engineering Leadership Award from Boeing for his impact on the aerospace industry and the nation. He is a Life Fellow of IEEE, IETE, and SDPS and Fellow of AAAS, AIAA, and INCOSE. He is the co-author of Tradeoff Decisions in System Design (Springer 2016). He is the co-founder and current Chair of IEEE SMC Society’s Technical Committee on Model Based Systems Engineering. He has served as the Los Angeles venue host, organizer and General Chair of the Conference on Systems Engineering Research (CSER) since 2008. His research interests include probabilistic system modeling and machine learning, mutual adaptation and learning in cyber-physical-human systems, and model-based methods for architecting and engineering cyber-secure systems and system-of-systems.
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